基于無線智能傳感器Imote2的橋梁健康監(jiān)測的分布式算法研究.pdf

1、近年來，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的重要性和必要性已在業(yè)界形成共識。但大型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的研究和實踐仍處于起步階段。B.F.Spencer 教授已證明損傷是一個局部現(xiàn)象，從而提出密集布置傳感器的思想，這對傳統(tǒng)的有線傳感器系統(tǒng)形成了挑戰(zhàn)。因此，有利于降低成本，密集布置的無線智能傳感器就成為大型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的最佳選擇。
　　 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的算法可以分類為集中處理和分布式處理。傳統(tǒng)的集中處理算法要求所有測量數(shù)據(jù)都要同步送到中央處理器。若傳感器數(shù)量

2、大量增加，則很難實施。
　　 Spencer 教授新提出的分布式算法本質(zhì)上是分區(qū)、分級處理，允許傳感節(jié)點之間的交流和合作，并計及所測量的空間信息和局部信息。這種算法能最好地配合密集布排的智能傳感網(wǎng)絡，充分發(fā)揮其效能，真正實現(xiàn)足尺結(jié)構(gòu)的現(xiàn)代健康監(jiān)測。
　　 本論文的目標是針對大型復雜結(jié)構(gòu)，基于最先進的智能傳感器Imote2，構(gòu)建一個采用分布式策略的健康監(jiān)測系統(tǒng)。以汕頭市光華橋為原型，在實驗室按縮尺比例建成了一個鋼管混凝土拱

3、橋。這是同類研究中采用的最復雜的結(jié)構(gòu)。文中采用了計算機模擬和實驗測試，有線系統(tǒng)和無線系統(tǒng)，集中處理和分布式處理等多種方法進行分析、對比，主要完成了如下工作：
　　 完成了Imote2 智能傳感器的開發(fā)應用。解決了數(shù)據(jù)采集，無線傳輸，應用軟件植入等問題，特別是數(shù)據(jù)采集的時間同步問題。按照Tinyos 組件要求采用nesC 語言編寫了各種控制軟件和隨機子空間法等應用程序。并通過了一系列實驗，驗證了測試系統(tǒng)的可用性，為后續(xù)的實驗研究做

4、好了準備。
　　 著重研究了分布式模態(tài)識別方法。這是采用無線傳感網(wǎng)絡的健康監(jiān)測系統(tǒng)分布式計算的基礎。首先，討論了子結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的識別方法-隨機子空間法。提出利用頻率穩(wěn)定圖結(jié)合奇異值熵導數(shù)，進行子結(jié)構(gòu)系統(tǒng)模態(tài)識別的方法。并以一簡支梁為例，通過仿真模擬振動測試，對比分析了集中式和分布式的識別結(jié)果。表明所提出的方法用于子結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別是成功的。然后研究了一種新的無線網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)下整體振型的求解方法。提出了在子結(jié)構(gòu)模態(tài)識別后，通過粒子

5、群優(yōu)化算法求解振型調(diào)整因子，以調(diào)整子結(jié)構(gòu)振型，從而獲得整體振型的方法。通過對一個平面板的數(shù)值模擬，分析了不同子結(jié)構(gòu)劃分情況下，整體振型的識別結(jié)果。最后，針對鋼管拱橋模型，進行了實驗測試。在多種種工況下，用分布式算法計算了拱橋的豎彎振型，并與集中式算法進行了對比，結(jié)果是令人滿意的。
　　 鋼管拱橋吊桿的損傷識別是本文的最終目標，也是將分布式識別方法用于復雜結(jié)構(gòu)的一次全新的嘗試。首先建立了鋼管拱橋的有限元模型，并將結(jié)構(gòu)分為兩個子結(jié)構(gòu)